Программирование *

Привет, Хабр! Я Павел Шестаков, Product Owner BI в MWS. За последние годы цифровой трансформации в нашей компании многие команды прошли путь от хаоса и пересылаемых друг другу «экселек» до удобных выстроенных процессов. И инструменты BI (Business Intelligence) сыграли в этом не последнюю роль.

Сегодня расскажу, как и почему мы внедряли и развивали свой BI и как добились того, что сейчас он обслуживает тысячи пользователей и покоряет внешний рынок. Это будет история про энтузиазм, стартап внутри корпорации, импортозамещение и, конечно же, работу с пользователями. Поехали!

Год в OpenAI — рассказ разработчика, недавно уволившегося из компании. В статье о культуре компании (снизу вверх, отсутствие планов и общение только в Slack), на чём держится техстек (Azure, monorepo, Python) и как создавался Codex — агент кодирования OpenAI (8 инженеров за 7 недель, релизы до 4 утра). Много интересных подробностей!

Я ушёл из OpenAI три недели назад, проработав там с мая 2024 года. Хочу поделиться впечатлениями, потому что вокруг OpenAI много шума и домыслов, но мало рассказов от тех, кто там реально работал.

Первое, что важно понимать об OpenAI — компания растёт невероятно быстро. Когда я присоединился, там было чуть больше 1000 сотрудников. Спустя год их уже больше 3000, и я оказался в 30% самых «старых». Почти вся верхушка менеджмента сегодня занимается совсем не тем, чем 2–3 года назад.

Надоело каждый раз лезть в терминал, чтобы скачать видео с YouTube? Мне тоже. Поэтому я сделал нормальный GUI для yt-dlp - без лишних кнопок, с современным интерфейсом и чтобы просто работал. Код на GitHub, готовая сборка тоже есть.

Зачем вообще это делать?

Да, yt-dlp крутой - качает с кучи сайтов, быстрый, надёжный. Но блин, каждый раз набирать команды в консоли - это не для всех. Особенно когда нужно быстро скачать что-то и не париться с параметрами.

Посмотрел на существующие GUI - одни выглядят как из 2005 года, другие напичканы настройками, которые 99% пользователей никогда не трогают. Захотелось сделать что-то простое: вставил ссылку, выбрал качество, скачал. Всё.

Что хотел получить:

Простоту - минимум кликов от ссылки до файла

Нормальный вид - тёмная тема, без уродских кнопок из 90-х

Скорость - никаких тормозов и зависаний

Работает везде - Windows точно, остальные ОС в планах

Не требует установки - скачал exe и пользуешься

Разработка универсальной системы резервного копирования на языке Python. Как сделать, как применить.

Рассказываю как создать эхо-бота для MAX на Python с помощью библиотеки maxapi без проблем для aiogram разработчика!

В пятницу поздним вечером я общался с ChatGPT о квантовой физике, чёрных дырах, могут ли быть сознание или душа у роботов, киборгов, клонов. Очень редко так делаю, но тут целый час общался с ним по этому поводу, как-то прям увлекло после сериалов «Основание» и «Чёрная материя» (кстати, кто не смотрел — рекомендую).

Дальше ложусь спать, а утром письмо счастья — вы делали «дистилляцию», так что по нашим условиям мы блокируем ваш персональный аккаунт и заодно корпоративный (вдруг вы негодяй?).

В общем, на основе моего диалога о вечном то ли алгоритмы, то ли какой-то горе-безопасник решили, что я обучаю свою собственную модель через обычный интерфейс ChatGPT, как когда-то сделал DeepSeek.

Чат-саппорт меня отправил писать письмо на специальный email. Я это сделал, конечно, причём дважды, но вот уже почти 2 дня нет ответа. А ведь заблокировали мой корпоративный аккаунт с балансом!

Казалось бы — просто заведи ещё один, но ведь там нужно проходить верификацию, чтобы получить доступ к GPT-Image или GPT-o3, которые я использую в своих продуктах. А если у тебя только паспорт РФ или Беларуси, то ты не можешь верифицироваться. Я тут нашёл выход, помог друг, но всё же это только повезло, что в окружении есть друзья с не-РФ паспортом, которые доверяют.

Из чего я делаю выводы:

На прошлой неделе Higgsfield выпустили модель Soul, которая позволяет тренировать лоры (то есть донастройки модели под конкретный объект — будь то человек или стиль), и кажется, они действительно лучше лор flux, stable diffusion или hidream.

Привет, Хабр!

Начну с того, что немного уточню, о каких именно устройствах пойдёт речь. Ни для кого не секрет, что для организации мобильной связи используются базовые станции, на которых стоит много разного электрооборудования. А значит, за энергопотреблением надо следить, отчитываться и оплачивать его. Естественно, всё это логично делать удалённо, для чего на базовых станциях установлены специальные устройства сбора и передачи данных (далее УСПД).

Основная задача УСПД — это опрос подключённого к нему оборудования (электросчётчиков, резервных генераторов и других устройств, необходимых для работы базовых станций) с последующей передачей собранных данных на серверы МегаФона, где в дальнейшем они используются для формирования отчётности, анализа и управления работой базовых станций. По сути, это классическая IoT-система.

Речь пойдёт как раз о перенастройке УСПД.

Рассматриваются современные NFC метки NTAG213, NTAG215 и NTAG216 разработанные компанией NXP Semiconductors, работающие по стандарту ISO/IEC 14443-A. Эти метки очень популярны благодаря своей доступности, универсальности и совместимости с большинством NFC-считывателей, включая смартфоны. Фактор дешевизны и доступности определяет массовое распространение этих NFC-меток.

Привет, Хабр! Пару лет назад мы уже выпускали подборку книг, подкастов и других ресурсов для изучения языка программирования Go. За это время коллекция полезных материалов подросла, и пришло время поделиться продолжением.

Новая подборка ждет вас под катом. Сохраняйте себе и отправляйте коллегам — пригодится как новичкам, так и опытным специалистам.

Привет, Хабр! Меня зовут Маша, я бренд-аналитик, провожу разные исследования, а в перерывах пишу на Хабр. Коллеги из команды спецпроектов попросили меня протестировать на моих реальных задачах MWS Tables и сравнить со своими привычными сервисами. Я проверила его для проведения опросов, обработки данных и отслеживания задач на канбан-доске — и готова поделиться впечатлениями.

Привет! Меня зовут Ксюша, я работаю бэкенд-разработчиком на C# в Контуре. В весеннем семестре я провела курс по функциональному программированию на Haskell для студентов 3 и 4 курса направления ФИИТ (фундаментальная информатика и информационные технологии) в УрФУ и хочу поделиться своим опытом организации и проведения курса.   

Многие до сих пор воспринимают IT-индустрию как пространство для молодых: стартапы, хакатоны, agile-команды и шумные open space. В голове автоматически возникает образ 20–30-летнего разработчика в худи. А если добавить, что речь о программировании на 1С, — так вообще большинство подумает о крепком мужчине предпенсионного возраста с двадцатью годами стажа в одной системе.

Но бывают исключения, которые ломают шаблоны. И об одном таком исключении я расскажу сегодня.

Четыре года назад на собеседовании я услышал от интервьюера о том, как замечательно паттерн Спецификация помогает справиться с проблемой разрастания репозитория. Я думаю, многие с этим сталкивались, когда количество методов типа getByThisAndThat(…) улетает за десяток, а то и за несколько десятков, и репозиторием становится пользоваться неудобно.

Вдохновившись таким позитивным отзывом, я изучил первоисточник и начал экспериментировать с использованием спецификации как со средством упрощения репозитория.

В этой статье я дам обзор оригинального паттерна, поделюсь своим неоднозначным четырехлетним опытом его применения (с конкретными примерами кода, разумеется) и выскажу свое мнение как о самом паттерне, так и о применении его (на самом деле, его вырожденного варианта) в репозитории.

Практически каждому разработчику однажды приходилось искать утечки памяти в его приложении / либо же профилировать использование памяти процессом. Задача эта довольно трудоемкая и непростая.

Большинство популярных профилировщиков памяти либо дают неточную информацию (sampling), либо значительно замедляют выполнение (Valgrind, heaptrack). При этом в многопоточной среде они плохо масштабируются и требуют сложной настройки.

Желание совместить детализацию аналогичную heaptrack и при этом решить проблему с многопоточностью привело к созданию MemHawk. Новый профилировщик сочетает преимущества традиционного подхода с учетом каждой аллокацией, но при этом предоставляет статистику по каждому уникальному стектрейсу без записи каждой аллокации в лог.

В данной статье рассмотрим какие ключевые вопросы нужно решить при разработке своего профайлера, чем не угодили существующие решения и на какие ограничения пришлось пойти.

Спойлер - удалось ускориться по отношению к heaptrack в 30 раз.

Любой программный продукт, язык - не исключение - должен иметь чёткую причину для существования. Просто быть "ещё одним способом выразить алгоритм" уже недостаточно. На насыщенном рынке языков программирования (ЯП) успеха достигают те, у кого есть понятный маркетинговый аргумент для выбора - будь то особенности самого языка, убойные примеры применения (killer apps) или области применения (killer domain), в которой язык особенно силён.

Надоели чат‑боты, которые только болтают? Создаём настоящего ИИ‑помощника: читает файлы, ищет в сети, запоминает всё. LangGraph + MCP — пошаговый гайд для Python‑разработчиков. Меньше теории, больше работающего кода.

— Два готовых агента: классификатор вакансий + файловый помощник
— Поддержка Ollama, OpenAI, DeepSeek — выбирайте любую модель
— Асинхронная архитектура с обработкой ошибок
— Полная интеграция в Python‑проекты без no‑code конструкторов
— Код готов к продакшену: логирование, retry‑механизмы, конфигурация

От настройки окружения до рабочего агента за час.

В этой статье мы рассмотрим, как запускать Claude Code с другими моделями, включая возможность использования локальных моделей.

В июле этого года Илон Маск и команда xAI выпустили Grok 4 — свою новую «самую умную модель в мире».

Компания называет Grok 4 флагманской моделью с «непревзойденной производительностью в языке, математике и рассуждениях». По словам Маска, 4-я версия разумнее, чем учёные в степени кандидата наук: «Многие обладатели PhD завалились бы там, где Grok справился».

В этом обзоре — всё об особенностях Grok 4, его характеристики и рекорды в бенчмарках, а также информация, где воспользоваться моделью.

На Хабре констатируют смерть найма в ИТ. Тревожные новости для всех быстро‑курсов «Хренак и ты в ИТ за 2 дня без регистрации и смс».

Когда ты HR в ИТ‑компании и читаешь статью с таким тревожным заголовком, первое, что приходит в голову: ещё один разочарованный соискатель излил душу.

Но будем честны, рынок труда действительно изменился в 2025 году и для соискателей, и для работодателей. И об этом хочется сказать несколько слов.